KritiAI/bert-vits2-xijinping
Text-to-Speech
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世
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华
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部
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|
主
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|
席
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| 2.1
|
女
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|
士
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们
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先生
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们
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很
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高
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兴
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新
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春
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| 16.16
|
就
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|
要
| 16.780001
| 16.98
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到
| 16.98
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来
| 17.02
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|
在
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| 18.92
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中国
| 18.92
| 19.24
|
文
| 19.24
| 19.5
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化
| 19.5
| 19.68
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| 19.68
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敢
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的
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象
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| 22.700001
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征
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中国
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人
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常
| 24.540001
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活
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虎
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龙
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|
虎
| 26.360001
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跃
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面
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| 28.74
|
对
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当
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| 29.48
|
前
| 29.48
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|
人
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类
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面
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严
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| 31.02
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峻
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| 31.02
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挑
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| 31.440001
|
战
| 31.440001
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我们
| 32.400002
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|
要
| 32.959999
| 33.400002
|
如
| 33.400002
| 33.560001
|
虎
| 33.560001
| 33.68
|
添
| 33.68
| 34
|
翼
| 34
| 34.18
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虎
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| 35.279999
|
虎
| 35.279999
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勇
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战
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胜
| 38.200001
| 38.32
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前
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| 38.98
|
End of preview. Expand
in Data Studio
习近平音源
所有声音资料来自公开影像，属于公有领域
目前有 1h30m 的截取后声音，足够进行 Fine-tuning
Usage
按句截取
python -m pip install -r requirement.txt
python split.py
新增声音资料后，使用 Whisper 产生带有时间标记的 JSON 档，并手动复制到 ./voice/[FILE].json
export OPENAI_API_KEY="API_KEY_HERE"
python whisper.py ./[FILE].[AUDIO_EXTENSION]
产生 Bert-VITS2 微调所需的 esd.list 档案
python index_to_list.py
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